基于GIS 和無人機航攝測量技術的城市數字地形測量方法

朱英浩 ，孟金龍 ，楊平科

（1.正元地理信息集團股份有限公司，北京101399；2.山東正元地球物理信息技術有限公司，山東 濟南250101）

0 引言

城市數字地形測繪充分應用一系列的先進技術，獲取點與點之間的坐標以及連接方式，合理描述地形圖實體的空間位置及其形狀，為都市建設的規劃設計，建筑施工和經營管理提供數據支撐，包含城市建設管理監測，都市地形圖測量繪制，各類專項版圖的測量繪制，建設市政工程師的建設檢測及其主要建筑物的變化觀察等。但在測量城市數字地形的初始階段，應適當考慮到測量過程中的各種干擾因素，如我國測量城市數字地形技術起步較晚，不夠成熟，相關技術人才較少，因此需要相關技術人員的不懈奮斗，提升自身業務水平，利用城市數字地形測量收集詳細準確的地理信息，進而精確地進行應用，提供有價值的參考意見。

文獻［1］ 針對城市住宅區大比例尺地形圖測繪中的建筑密集，城市內部道路設計復雜，植物茂密等特點，采用三維激光掃描技術，獲得數據量更大且精度更高的點云數據，將大部分外業采集時間轉為內業處理，減輕了外業管理工作力度，大大提高了效率，但存在位置局限性，難采集較高建筑的數據的問題。文獻［2］ 利用視覺特征搭配、互聯網云臺PTZ 解算和場景與視頻流的業務化搭配等方式，搭建實時監控網絡視頻與三維空間情景融入使用的三維空間GIS 管理系統，進一步實現網絡視頻與三維空間情景較好的融入，提升多路數字網絡視頻集成在三維空間情景中的展示性能，但視覺特征搭配的方式還有待進一步優化，以便其實現在建模紋理與實際情景出現差別時最好地甄選出正確對應點。為此，針對以上問題，本文基于GIS 和無人機航攝測量技術提出一種新式的城市數字地形測量方法。

本文在選擇基于GIS 的無人機航線進行城市地形數據提取后，對城市數字地形數值進行模擬，得到地形數值計算參數和模擬分析，同時采用無人機航攝測量技術對城市數字地形進行測量，有效實現城市場景融合，對無人機設備采集的數據進行解算，構建和優化城市數字地形地圖。

1 基于GIS 的無人機城市數字地形數據提取

1.1 無人機航線選擇

在進行無人機飛行試驗的初始階段，需要要求無人機航線的正下方的城市地形盡可能平坦，減小地形對信號的遮擋程度，以達到考核影響因素的理想條件。由于城市各地方的地形情況各不相同，需在無人機的飛行區域選擇起伏相對平緩的航線，根據已知的無人機的飛行坐標判斷航線捷徑及航線長度，并獲取相應的約束條件參數，按照無人機的飛行特點和航線，同時采取最小均方差原則，集中處理無人機航線采集到的數據信息，最終獲得最優化選擇［3－4］。具體操作步驟如下：

步驟1： 明確無人機的飛行坐標。

步驟2： 根據相應的約束條件參數設定選擇的航線，航線的擬合角度為5 °，按照碰撞檢測原則對預測航線上的每一個飛行坐標進行碰撞檢測判斷預測航線是否可以保留，當兩條航線的飛行坐標之間發生碰撞，則判定為危險航線，舍去［5－6］。

步驟3： 按照飛行航線的起伏平穩程度進行排序，逐次計算保留航線的均方差，根據最小均方差原則選擇出最優航線。

1.2 城市地形數據提取

在完成無人機航線最優化選擇后，獲取無人機飛行航線上的各個飛行坐標，基于DEM 模型計算出等間距差值，設置飛行坐標的高度值為該坐標在城市地形上的投影高度，錄入上述高度值，獲得城市地形數據，得到城市地形高度曲線圖，如圖2 所示：

根據相對位置中的地面點對垂直方向的限制性較高的特點，區分地面點和飛行點的坐標，結合飛行坐標提取的數據特點對城市地形數據進行提?。?－8］。具體操作步驟如下：

步驟1： 利用單幀掃描技術掃描獲得數字圖像（a，b） ，其中a為需采集數據的行數，b為需采集數據的列數。每個數字圖像都存在一個電子圖像深度值c相對應。將數字圖像的測距數據轉變為數字圖像的角度值d，在取得角度值d，基于Savitsky－Golay 濾波算法能減少噪聲影響，設置飛行航線中角度低于45 °的飛行坐標為初始地面，控制飛行航線在進行廣度優先算法后仍能保證飛行的平穩程度［9－10］。

步驟2： 根據地面坐標的特征，設飛行坐標對應的地面坐標為e，其余為飛行坐標； 設地面坐標的法向量為ne。

步驟3： 在飛行坐標中，根據鄰域搜索方式計算每一個點的三個特征值（x，y，z） 與其對應的法向量（nx，ny，nz） ，設點云坐標的幾何特征為：線性數L，面性數M，球性數Q，垂直度數N，可用下列公式表示：

孝長。孝敬長輩是中華民族傳統美德之一，但數千年的宗法統治將“忠”“孝”混為一談，倡導愚忠愚孝，使“孝”具有了一定的消極意義。村官選舉中，受傳統家長制潛意識影響，大姓長輩往往具有一定優勢。但在農村青壯年大量外出務工經商，“空巢老人”已成為較普遍社會問題的背景下，提倡孝敬長輩，具有積極的社會意義，但要剔除傳統孝道中的封建糟粕，按照現行法律法規，賦予“孝”最鮮活的現代內核。

2 城市數字地形數值模擬

2.1 地形數值計算參數

在進行城市數字地形數值模擬初始階段需對地形數值進行計算，根據工程實際地質勘測報告及室內測試結果分析城市數字地形數值模擬過程中的地形數值，并在建立的城市素質地形模型中各方向的邊界施加沿著各個固定方向的固定約束［11－12］?；贕IS 和無人機航線測量技術提取的城市地形數據更能反映城市地形的真實情況，提高計算的準確性。地形三維模型如圖3 所示：

2.2 地形數值模擬分析

基于GIS 和無人機航攝測量技術提取的城市數字地形數據在重力作用下生成初始地應力場，根據初始豎向地應力成層狀分布的原理，保證壓應力與深度成正比，并獲得在城市地形底部的最大值以及在城市地形表層的最小值。城市數字地形初始地應力場可用圖4 表示：

在完成邊坡生成初始地應力場后，將獲取到的數據進行現階段城市地質穩定性分析，并精確掌握城市地形位移最大區和城市地面的塑性區，繪制城市地形位移云圖，同時分析城市地面塑性區情況，控制城市地形位移最大區和城市地面的塑性區主要集中城市中部地區，在其他范圍內，無較大張拉和剪切損傷，城市數字地形總體穩定性較好［13－14］。

地形位移云圖如圖5 所示。構建城市地形最大剪應變增量云圖如圖6 所示。

分析并錄入邊坡速度矢量情況，發現在城市地形的中部有小部分剪應變增量較大，其他區域剪應變增量均較小，由此可得，城市邊緣地區無較大運動速度，速度變化區主要分布在城市中部區域。

3 無人機航攝測量技術的城市數字地形測量

3.1 城市場景融合

根據測繪的方式獲得的實際地理位置坐標，在三維空間情景中對真實互聯網攝像頭的方位和姿勢加以仿真，即以網絡攝像頭方位為中心線構建空間直角坐標系，繞X、Y 和Z 軸轉動形成翻滾角、俯視角和偏航角，一般用于使網絡視頻鏡頭畫面水平，翻滾角默認為0 °，結合城市場景融合，有效利用圖像特性的智能化搭配，將網上攝像頭獲得的實時監控視頻圖片與相同方位3D 場景各個角度的圖片實現特征搭配，過濾出最優化匹配圖片，得到虛擬攝像機在相應3D 場景中的視角參數，從而替換視頻投影的真實場景參數的位姿。攝像機姿態參數如下圖所示。

在城市數字地形的實際觀測中，存在建筑稠密、城市道路設計繁雜，植物茂盛等復雜影響因素，其紋理保真度會影響到3D 模型的匹配結果。因此，當特定圖像點完成提取后，必須通過特定圖像點過濾去除干擾點。使用單應矩陣原則，匹配對照圖一一對應的特定圖像點，并根據對應圖像點的最小距離過濾重復的特定圖像點，獲得精確的特定圖像點并以此作為標準搭配最好的視覺角度及數字地形參數［15］。城市場景融合的自動化配套流程可用圖8 表示。

3.2 無人機設備的采集數值計算

在實際城市數字地形測量過程中，需要解決無人機設備的采集值，設某個位置的云臺測量的水平方位角為A和偏斜角為B后，并且設云臺當前位置和轉動后位置分別為C值C1、C2和D值D1、D2，再與初始方位的角度參數進行運營得到轉動后云臺測量的水平方位角A1和偏斜角B1，可用下列公式表示：

豎直視場角可用下列公式表示：

式中：L代表攝像機運行過程產生的水平寬度，H代表運行過程得到的水平高度。

3.3 城市場景融合的管理平臺

城市數字地形地圖的實景融合管理系統分為使用層、業務層、數據分析層和支撐層，采取普通的Web 架構實現網絡平臺構建，其中，使用層作為系統平臺的管理部分，起到重要的作用，服務層需實現平臺的核心技術，數據層需完成平臺數據收集及分析，支撐層需研發平臺的核心技術。使用人層分為4 個功能模塊，即數據管理、查詢、視頻投射、場景操作，這4 個模塊數據通過平臺進行服務共享完成各自的目標，以達到優化城市數字地形地圖的目的。

利用管理平臺對數據進行挖掘，在數據挖掘前需要對數據特征值進行較為規范的歸一化處理，提取各特征聚類集合關鍵屬性數值，統一進行數據特征規范化處理，針對數據特征屬性的相關性指標劃分數據性能序列的特征值區間。使樣本數據特征值穩定在某個固定數值區間條件內，進而能夠進行離散變換：

式中：xk(t) 表示t時間節點的有限長的離散信息數據序列，k為離散系數。經過離散變換后顯示的結果數據能夠直觀地分析出城市數字測繪位置，從而能夠反向推斷出數據所存在的聚類集合和節點序列，對地形數據進行挖掘，工作人員根據數據相關關系進行分析和處理，有利于后續工作的順利進行。

4 實驗研究

為了驗證本文提出的基于GIS 和無人機航攝測量技術的城市數字地形測量方法，進行實驗研究。實驗過程的點位分布以及無人機運行軌跡如圖9 所示。

根據檢查點分布狀況判斷城市數字地形誤差分布狀態，得到的實驗結果如下圖10 所示：

圖1 無人機航線選擇流程Fig.1 UAV route selection process

圖2 城市地形高度曲線圖Fig.2 Height curve of urban terrain

圖3 地形三維模型Fig.3 Three－dimensional terrain model

圖4 地形初始應力場Fig.4 Initial stress field of terrain

圖5 地形位移云圖Fig.5 Terrain displacement cloud map

圖6 最大剪應變增量云圖Fig.6 Cloud image of maximum shear strain increment

圖7 攝像機姿態參數Fig.7 Camera attitude parameters

圖8 城市場景融合自動化配套流程Fig.8 Automatic matching process of urban scene fusion

圖10 誤差分布狀態Fig.10 Error distribution

根據上圖可知，檢查點存在隨機誤差，在不同的分布狀態下，誤差變化也不同，使用本文提出的測量方法能夠很好地應對急劇出現的方位變化，減少誤差殘留，提高繪制的地形精度，從而更好地滿足制圖的要求。

本文針對城市地形的開放園區、公園和街區進一步分析無人機軌跡運行狀態，選用傳統的基于三維激光掃描的數字地形測量方法和基于城市測繪的SLAM 方法進行實驗對比，得到的誤差統計結果如下表所示。

表1 統計結果Table 1 Statistical results

根據上表可知，本文提出的基于GIS 和無人機航攝測量技術的城市數字地形測量方法能夠通過量化處理對數字地形進行精準測量，無人機軌跡的絕對誤差在0.25%以內，軌跡精度低于5 cm，坐標精度低于3 cm，具有極強的城市地形測量能力，更適用于實際工作中。

5 結論

本文深入分析基于GIS 和無人機航攝測量技術的城市數字地形測量方法，得出以下結論：

（1） 本文引入GIS 技術和無人機攝影技術研究了一種新的數字地形測量方法，確定無人機運行過程的軌跡，根據運行結果分析測量的城市地形，判斷飛行坐標，實現參數調整，得到城市數字地形，本文的研究方法可以使城市數字地形與實際地形達到較高的相似度。

（2） 運用無人機航攝測量技術對城市數字地形測量，同時解算無人機設備的采集數值，能具有較高準確性地構建和優化城市數字地形地圖。

綜上所述，本文研究的城市數字地形測量方法雖效果優良，但在實際應用當中仍存在一些不足需繼續改進： 在解算GIS 技術和無人機航攝測量技術采集到的數據時，平臺后方將持續發出請求，延長投射時間。